PTR-ToF-MS acoplado com um sistema automatizado da amostragem e uma análise costurada dos dados para estudos do alimento: Monitoração do Bioprocess, seleção e análise do espaço do nariz
May 11th, 2017
A espectrometria de massa de tempo de reação de transferência de prótons de voo permite a análise de alta sensibilidade, rápida e não invasiva de compostos orgânicos voláteis. Para demonstrar seu potencial, damos três exemplos: fermentação de ácido lático de iogurte (monitoramento on-line de bioprocessos), diferentes genótipos de maçã (triagem em larga escala) e espaço retronasal após beber café (análise do espaço nasal).
O objetivo geral deste artigo é demonstrar o potencial do PTR-ToF-MS para análise direta de compostos orgânicos voláteis em ciência e tecnologia de alimentos e, em particular, a importância da amostragem automatizada e análise de dados personalizada. Os compostos orgânicos voláteis desempenham um papel fundamental na ciência e tecnologia de alimentos, tanto porque controlam a percepção de sabor e odor quanto porque fornecem uma ferramenta para o monitoramento da qualidade dos alimentos. A alta sensibilidade e a injeção rápida e direta fazem do PTRMS uma das melhores opções para o monitoramento da liberação de compostos orgânicos voláteis, para monitoramento de bioprocessos, para a triagem de grandes conjuntos de dados e para análise do espaço do nariz.
Também desenvolvemos dados adequados e as ferramentas de análise necessárias para a exploração adequada de conjuntos de dados grandes e complexos, como os usados pelo PTRMS em um tempo muito curto. A demonstração futura de nossa metodologia pode inspirar pesquisas de diferentes campos estatísticos e científicos, como SENSOMICS, metabolômica, análise de caminho e fonêmica. Para iniciar o primeiro experimento, adicione cinco mililitros de leite pasteurizado a frascos de vidro de 20 mililitros equipados com septos de silicone PTFE.
Em seguida, transfira as amostras para um amostrador automático GC multifuncional equipado com uma bandeja de controle de temperatura. Use o braço robótico do amostrador automático para inocular os frascos com as culturas microbianas iniciais, defina o tempo de incubação de acordo com a tipologia do processo desejado e as especificações relatadas pelo fabricante da cultura inicial. Em seguida, defina o amostrador automático para analisar uma amostra após a outra, obtendo um monitoramento on-line de compostos orgânicos voláteis da fermentação do ácido lático durante a preparação do iogurte.
O segundo experimento seleciona pelo menos cinco maçãs na fase desejada de amadurecimento sem nenhum dano visível para cada variedade. Armazene as maçãs pelo período desejado a quatro graus Celsius. Em seguida, colete cinco discos cilíndricos de cada maçã com um amostrador de lâmina de carne, incluindo parte do tecido do córtex e evitando a parte central com sementes.
Após congelamento das amostras e nitrogênio líquido, homogeneize-as. Coloque três réplicas de amostras de maçã de 2,5 gramas de cada variedade em frascos de vidro de 20 mililitros. Misture cada amostra com uma solução antioxidante obtida pela dissolução de um grama de cloreto de sódio, 12,5 miligramas de ácido ascórbico e 12,5 miligramas de ácido cítrico em 2,5 mililitros de água deionizada.
Incube as amostras a 40 graus Celsius. Em seguida, defina o amostrador automático para analisar automaticamente os compostos orgânicos voláteis. Para o último experimento, prepare o café coado a partir de amostras de café moído com uma cafeteira de fogão de seis xícaras usando 450 mililitros de água e 30 gramas de café em pó.
Transfira o café coado para uma garrafa e coloque-a em banho-maria termostático de 60 graus Celsius. Informe a proporção de água em pó, o tipo de água mineral utilizada, o tipo de cafeteira e o procedimento adotado para obter a bebida de café. Para cada café infundido, transfira alíquotas de 7,5 mililitros para uma xícara de poliestireno de 40 mililitros com tampa de plástico.
Peça a cada membro do painel que prove a bebida de acordo com o protocolo. Enquanto o PTR-ToF-MS coleta amostras continuamente da concentração do espaço do nariz por meio de uma peça de nariz ergonômica de borracha de silicone de uso único no nariz de cada painelista. Esta peça nasal é conectada ao PTR-ToF-MS por um tubo PIC com a peça em contato com o painelista à temperatura ambiente e o tubo restante aquecido a 110 graus Celsius e uma mangueira de entrada que conecta a interface de amostragem com o instrumento.
Para realizar medições do espaço livre das amostras, injete ar diretamente no espaço da cabeça do tubo de deriva do PTRMS, inserindo a extremidade da entrada do PTRMS no espaço da cabeça da amostra. Antes e durante as medições, defina e verifique constantemente as seguintes condições de ionização no tubo de deriva para levar a uma relação E/N de 140 Townsend. Se um amostrador automático for usado, defina o fluxo mínimo de entrada para 40 centímetros cúbicos padrão.
Defina o tempo de amostragem por canal de aquisição de ToF para uma faixa de taxa de carga mestre. Use o software desenvolvido pelo próprio para corrigir as perdas de contagem devido ao tempo morto do detector de íons e realizar calibração interna, redução de ruído de anotação composta e extração de pico. Minere os dados realizando análise composta principal, análise de variância, teste post-hoc de Tukey e outras análises estatísticas, adaptando pacotes existentes desenvolvidos usando Matlab.
Os três experimentos fornecem exemplos de aplicação de nossa metodologia de monitoramento de bioprocessos, triagem de conjuntos de amostras e análise do espaço nasal in vivo. O perfil de compostos orgânicos voláteis on-line das amostras fornece um espectro de massa completo a cada segundo e mais de 300 picos de massa podem ser identificados nos espectros médios adquiridos durante a fermentação do iogurte. A cinética de fermentação de nove picos de massa selecionados durante a fermentação do iogurte usando quatro culturas iniciais diferentes é mostrada aqui.
A maioria desses voláteis exibiu cinética microbiana clássica com uma fase de atraso inicial seguida por uma fase de crescimento e uma fase pós-log. Curiosamente, a análise online destacou uma cinética de depleção específica para quatro compostos contendo enxofre, que podem ter um efeito sensorial mesmo em uma concentração muito baixa. O dendrograma baseado em compostos orgânicos voláteis associados a uma grande coleção de maçãs representada por 198 sessões destaca a presença de seis clusters principais determinados principalmente por ésteres e álcoois.
Os perfis cumulativos para cinco testadores de café representados por meio de gráficos radiais são mostrados aqui. Os resultados demonstram a presença de diferenças reprodutíveis e relevantes entre os provadores, como evidenciado para os provadores P um e P dois. A diferença de amostras, a metodologia mais testada pode fornecer dados confiáveis sobre a liberação de compostos orgânicos voláteis, que quando comparados com nossos métodos podem ser obtidos em menor tempo.
A possibilidade de medir muitas amostras é a principal característica de nossa abordagem. Porque permite controlar e rastrear a viabilidade de amostras biológicas. Após esse desenvolvimento, essa metodologia valeu a pena para os pesquisadores em diferentes áreas relacionadas ao monitoramento de compostos orgânicos voláteis para explorar a ligação entre sua liberação e genética e a triagem de populações.
Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa ideia de como explorar o potencial do PTR-ToF-MS na análise de alimentos e tecnologia para analisar a volatilidade por frutas. Lembre-se de que as amostras e a linha de medição são expostas ao ar durante o experimento. Portanto, evite introduzir algumas fontes de compostos orgânicos voláteis.
Outra vantagem do PTRMS é que ele não envolve o uso de solventes ou corantes perigosos e é uma técnica de química verde. No entanto, não se esqueça de que suas amostras podem ser extremamente perigosas.
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Visão Geral
Este estudo demonstra o potencial da Espectrometria de Massa com Tempo de Voo por Reação de Transferência de Protões (PTR-ToF-MS) para analisar compostos orgânicos voláteis na ciência dos alimentos. O método é destacado por sua alta sensibilidade e capacidades de análise rápida e não invasiva.
Principais Componentes do Estudo
Área da Ciência
- Ciência dos Alimentos
- Química Analítica
- Compostos Orgânicos Voláteis
Fundo
- Compostos orgânicos voláteis são cruciais para a percepção de sabor e odor nos alimentos.
- O monitoramento da qualidade dos alimentos pode ser alcançado através da análise desses compostos.
- PTR-ToF-MS oferece análise direta e rápida, tornando-o adequado para várias aplicações.
- Amostragem automatizada e análise de dados adaptada melhoram a eficácia do método.
Propósito do Estudo
- Mostrar as capacidades do PTR-ToF-MS na ciência e tecnologia dos alimentos.
- Enfatizar a importância da amostragem automatizada na análise de compostos voláteis.
- Desenvolver ferramentas de análise de dados para conjuntos de dados grandes e complexos.
Métodos Utilizados
- Espectrometria de Massa com Tempo de Voo por Reação de Transferência de Protões (PTR-ToF-MS).
- Monitoramento on-line do bioprocesso de fermentação do ácido láctico em iogurte.
- Triagem em larga escala de diferentes genótipos de maçã.
- Análise do espaço nasal após o consumo de café.
Principais Resultados
- Monitoramento bem-sucedido de compostos orgânicos voláteis na fermentação de iogurte.
- Triagem eficaz de vários genótipos de maçã para perfil de sabor.
- Insights na análise do espaço retronasal após o consumo de café.
- Demonstração da aplicabilidade do método em diferentes áreas da ciência dos alimentos.
Conclusões
- PTR-ToF-MS é uma ferramenta poderosa para analisar compostos orgânicos voláteis.
- O método pode inspirar pesquisas em diversos campos científicos.
- Aplicações futuras podem melhorar a compreensão da qualidade dos alimentos e percepção sensorial.
Perguntas Frequentes
Executive Industry Relevance
PTR-ToF-MS enables real-time, non-invasive monitoring of volatile organic compounds (VOCs) in food systems, providing high-sensitivity data for flavor profiling and process monitoring. This capability supports early-stage discovery by linking VOC release to biological activity, genetic variation, or sensory perception, thereby informing target validation and lead identification in food science R&D. The integration of automated sampling and tailored data analysis enhances throughput and reproducibility, positioning the method as a scalable tool for screening large sample sets and guiding mechanistic de-risking in translational workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by correlating VOC profiles with microbial metabolism or genetic variation in model systems.
- Operational Value: Supports functional target validation through real-time monitoring of metabolic flux in fermentation or enzymatic processes.
- Predictive Confidence: Facilitates portfolio triage by identifying VOC biomarkers associated with desired sensory or quality outcomes.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream VOC screening by standardizing sample preparation and headspace conditions.
- Operational Value: Ensures assay reproducibility and quantitative VOC measurements across large sample sets, such as apple cultivars or coffee brews.
- Scalability: Enables high-throughput screening of germplasm or formulation variants via automated sampling and rapid mass spectral acquisition.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects discovery-phase VOC profiling to preclinical validation by demonstrating reproducible, in vivo nosespace analysis during coffee consumption.
- Mechanistic De-risking: Reduces ambiguity in linking genetic or formulation variables to sensory outcomes through statistical analysis of VOC patterns (e.g., PCA, ANOVA, Tukey’s post-hoc).
- Predictive Biomarker Alignment: Identifies VOC clusters (e.g., esters, alcohols) that correlate with genetic or phenotypic traits, supporting biomarker-driven decision-making.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing through lead identification to preclinical validation, particularly when VOC release serves as a functional readout of biological activity or sensory impact.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by monitoring VOC dynamics during lactic acid fermentation or enzymatic oxidation.
- Screening: Delivers assay readiness and quantitative outputs for comparing VOC profiles across genetic variants, formulation conditions, or process parameters.
- Analytics: Enables data mining via PCA, ANOVA, and post-hoc testing to compare conditions and identify significant VOC drivers.
- Translational Research: Connects in vitro fermentation or screening data to in vivo nosespace measurements, supporting continuity from discovery to sensory validation.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for VOC analysis across food science domains, reducing redundant method development.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing mechanistic ambiguity in VOC-biology relationships.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability through automated sampling and internal calibration.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing early, VOC-based readouts of product quality or biological performance.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of strains, cultivars, or formulations based on VOC fingerprinting and statistical significance.
Implementation Considerations
- Requires expertise in mass spectrometry, VOC chemistry, and data analysis pipelines for compound annotation and noise reduction.
- Needs PTR-ToF-MS instrumentation with automated sampler compatibility, temperature control, and heated sampling lines for nosespace applications.
- Demands cross-team standardization of sampling protocols, incubation conditions, and data analysis workflows (e.g., Matlab-based PCA, ANOVA).
- Involves adaptation across model systems (microbial cultures, plant tissues, human subjects) with attention to sample preparation and headspace equilibration.
- Includes practical limitations such as susceptibility to airborne VOC contamination and the need for inert sampling lines to prevent compound loss or degradation.
